Izrazi slovarja znanstvene metode
Cavan Images / Getty Images
Znanstveni poskusi vključujejo spremenljivke , kontrole, hipoteze in množico drugih konceptov in izrazov, ki bi lahko povzročili zmedo.
Glosar znanstvenih izrazov
Tukaj je glosar pomembne znanosti poskus izrazi in definicije:
| Centralni mejni izrek: | Navaja, da bo pri dovolj velikem vzorcu povprečje vzorca normalno porazdeljeno. Za uporabo je potrebna normalno porazdeljena vzorčna sredina t- Če nameravate izvesti statistično analizo eksperimentalnih podatkov, je pomembno, da imate dovolj velik vzorec.
| Zaključek: | Odločitev, ali je treba hipotezo sprejeti ali zavrniti.
| Nadzorna skupina: | Naključno izbrani preizkušanci, ki ne prejemajo eksperimentalnega zdravljenja.
| Nadzorna spremenljivka: | Vsaka spremenljivka, ki se med poskusom ne spremeni. Znan tudi kot a konstantna spremenljivka.
| podatki | (ednina: dano) : Dejstva, številke ali vrednosti, pridobljene v poskusu.
| Odvisna spremenljivka: | Spremenljivka, ki se odziva na neodvisno spremenljivko. Odvisna spremenljivka je tista, ki se meri v poskusu. Znan tudi kot odvisna mera oz odzivna spremenljivka.
| Dvojno slepo : | Ko niti raziskovalec niti subjekt ne vesta, ali subjekt prejema zdravljenje ali placebo. 'Zaslepitev' pomaga zmanjšati pristranske rezultate.
| Prazna kontrolna skupina: | Vrsta kontrolne skupine, ki ne prejema nobenega zdravljenja, vključno s placebom.
| Eksperimentalna skupina: | Preizkušanci, naključno razporejeni za prejemanje eksperimentalnega zdravljenja.
| Tuja spremenljivka: | Dodatne spremenljivke (neodvisne, odvisne ali kontrolne spremenljivke), ki bi lahko vplivale na poskus, vendar niso upoštevane ali izmerjene ali pa so izven nadzora. Primeri lahko vključujejo dejavnike, ki se vam v času poskusa zdijo nepomembni, na primer proizvajalec steklovine v reakciji ali barva papirja, uporabljenega za izdelavo papirnatega letala.
| Hipoteza: | Napoved, ali bo neodvisna spremenljivka vplivala na odvisno spremenljivko, ali napoved narave učinka.
| Neodvisnost | oz Neodvisno: Ko en dejavnik ne vpliva na drugega. Na primer, kaj počne en udeleženec študije, ne bi smelo vplivati na to, kaj počne drugi udeleženec. Odločitve sprejemajo samostojno. Neodvisnost je ključnega pomena za smiselno statistično analizo.
| Neodvisna naključna dodelitev: | Naključno izbiranje, ali bo testiranec v zdravljeni ali kontrolni skupini.
| Neodvisna spremenljivka : | Spremenljivka, ki jo manipulira ali spremeni raziskovalec.
| Neodvisne spremenljive ravni: | Spreminjanje neodvisne spremenljivke iz ene vrednosti v drugo (npr. različni odmerki zdravila, različne količine časa). Različne vrednosti se imenujejo 'ravni'.
| Inferencialna statistika: | Statistika (matematika), uporabljena za sklepanje o značilnostih populacije na podlagi reprezentativnega vzorca populacije.
| Notranja veljavnost: | Ko lahko poskus natančno ugotovi, ali neodvisna spremenljivka povzroči učinek.
| Pomeni: | Povprečje izračunano tako da seštejete vse ocene in nato delite s številom točk.
| Ničelna hipoteza : | Hipoteza 'brez razlike' ali 'brez učinka', ki napoveduje, da zdravljenje ne bo imelo učinka na osebo. Ničelna hipoteza je uporabna, ker jo je lažje oceniti s statistično analizo kot druge oblike hipotez.
| Nični rezultati (nepomembni rezultati): | Rezultati, ki ne ovržejo ničelne hipoteze. Ničelni rezultati ne dokazujejo ničelne hipoteze, ker so rezultati morda posledica pomanjkanja moči. Nekateri ničelni rezultati so napake tipa 2.
| str<0.05: | Navedba, kako pogosto bi samo naključje lahko pojasnilo učinek poskusnega zdravljenja. Vrednost str <0.05 means that five times out of a hundred, you could expect this difference between the two groups purely by chance. Since the possibility of the effect occurring by chance is so small, the researcher may conclude the experimental treatment did indeed have an effect. Other p, ali verjetnost, vrednosti so možne. Meja 0,05 ali 5 % je preprosto običajno merilo statistične pomembnosti.
| Placebo (zdravljenje s placebom): | Lažno zdravljenje, ki ne bi smelo imeti učinka zunaj moči sugestije. Primer: v preskušanjih zdravil lahko testirani bolniki dobijo tableto, ki vsebuje zdravilo, ali placebo, ki je podoben zdravilu (tableta, injekcija, tekočina), vendar ne vsebuje aktivne sestavine.
| Prebivalstvo: | Celotna skupina, ki jo raziskovalec preučuje. Če raziskovalec ne more zbrati podatkov iz populacije, se lahko uporabi preučevanje velikih naključnih vzorcev, vzetih iz populacije, da se oceni, kako bi se populacija odzvala.
| moč: | Sposobnost opazovanja razlik ali izogibanja napakam tipa 2. - Naključen ali Naključnost : Izbrano ali izvedeno brez upoštevanja kakršnega koli vzorca ali metode. Da bi se izognili nenamerni pristranskosti, raziskovalci za izbiro pogosto uporabljajo generatorje naključnih števil ali mečejo kovance.
| Rezultati: | Razlaga ali interpretacija eksperimentalnih podatkov.
| Preprost poskus | : osnovni poskus, namenjen oceni, ali obstaja vzročno-posledična povezava, ali preizkusu napovedi. Temeljni preprost poskus bi lahko imel samo enega preskusnega subjekta v primerjavi z a kontroliran poskus , ki ima vsaj dve skupini.
| Enojno slepo: | Ko izvajalec poskusa ali subjekt ne ve, ali subjekt prejema zdravljenje ali placebo. Zaslepitev raziskovalca pomaga preprečiti pristranskost pri analizi rezultatov. Zaslepitev subjekta prepreči udeležencu pristransko reakcijo.
| Statistična pomembnost: | Opazovanje, ki temelji na uporabi statističnega testa, da razmerje verjetno ni posledica čistega naključja. Verjetnost je navedena (npr. str <0.05) and the results are said to be statistično pomembno.
| T-test: | Običajna analiza statističnih podatkov, uporabljena za eksperimentalne podatke za preverjanje hipoteze. The t -test izračuna razmerje med razliko med skupinskimi povprečji in standardno napako razlike, merilo verjetnosti, da bi se skupinska povprečja razlikovala zgolj po naključju. Osnovno pravilo je, da so rezultati statistično značilni, če opazite razliko med vrednostmi, ki je trikrat večja od standardne napake razlike, vendar je najbolje, da razmerje, potrebno za pomembnost, poiščete na t-tabela .
| Napaka tipa I (napaka tipa 1): | Pojavi se, ko zavrnete ničelno hipotezo, vendar je bila dejansko resnična. Če izvajate t - preizkusite in nastavite str <0.05, there is less than a 5% chance you could make a Type I error by rejecting the hypothesis based on random fluctuations in the data.
| Napaka tipa II (napaka tipa 2): | Pojavi se, ko sprejmete ničelno hipotezo, vendar je bila dejansko napačna. Eksperimentalni pogoji so imeli učinek, vendar raziskovalcu ni uspelo najti statistično pomembnega.